Ein Kunde hat mich nach einer bayesschen Optimierung gefragt. Hat jemand eine ähnliche Anfrage von einem Kunden gestellt?
Im Allgemeinen ist die Bayes'sche Optimierung eine sequentielle Entwurfsstrategie zur globalen Optimierung von Black-Box-Funktionen, die keine funktionalen Formen annimmt. Diese Methode wurde verwendet, um Modelle für maschinelles Lernen zu optimieren. Die Bayes'sche Optimierung wurde kürzlich auch in der Fertigungsindustrie (für Simulationsexperimente und tatsächliche Experimente) angewendet.
Mein Kunde möchte basierend auf den Daten des vorherigen Experiments den besten Testkandidaten für den nächsten Lauf auswählen.
Hier ist ein Anwendungsbeispiel für das chemische Experiment.
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03213-y
Ich denke, JMP kann ein Gaußsches Prozessmodell erstellen, sodass ein Kunde einige Schritte der Bayesschen Optimierung in JMP durchführen kann.
Yuichi
